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Enregistrement W4319734232 · doi:10.3920/978-90-8686-940-4_797

797. Genetic relationships among immune response traits of young healthy pigs evaluated by immunoassays

2022· article· en· W4319734232 sur OpenAlexaff
V. Bhatia, Julie Schmied, Jian Cheng, Xue Bai, Bonnie A. Mallard, Frédéric Fortin, John C. S. Harding, Michael K. Dyck, Graham Plastow, Catherine J. Field, Claire Rogel Gaillard, Fany Blanc, PigGen Canada, Jack C. M. Dekkers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensCentre de Développement du Porc du QuébecUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemBiologyImmunologyPhenotypeAntibodyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study estimates phenotypic and genetic correlations of different components of the immune system of young healthy pigs, evaluated by various immunoassays, with an aim towards revealing a deeper understanding of the immune system of pigs and the role of immunoassays in predicting disease resilience. The composition of circulating immune cells, their phagocytic activity, and immune response measured by the High Immune Response (HIR™) technology were found to be heritable. The percentages of granulocytes and neutrophils in blood had high positive phenotypic and genetic correlations with each other and with the percentage of cells that showed phagocytosis activity. The HIR tests showed antibody-mediated immune response to be positively genetically correlated with cell composition traits, while cell-mediated immune response had a positive genetic correlation with only % eosinophils. These results suggest that immunoassays conducted on young healthy pigs provide important genetic information on their immune response profiles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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